Encuesta Intercensal 2015
La Encuesta Intercensal se guarda en un un archivo
.RData.
data <- read_sav("~/Persona.-Encuesta Intercensal 2015.sav")
save(data,
file = paste0(here::here(), "/Bases/Encuesta Intercensal_2015.RData"))Se seleccionan las variables que se desean conservar para la
realización de este documento y se guarda en un archivo
.RData para practicidad del manejo de datos.
load(paste0(here::here(), "/Bases/Encuesta Intercensal_2015.RData"))
mydata <- data %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, NOM_MUN, ENT_MUN, ENT_PAIS_NAC, ENT_PAIS_RES10, ENT_MUN_RES_2010,
ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, ENT_MUN_TRAB, ENT_PAIS_ASI, MUN_ASI, ENT_MUN_ASI_ESC,
EDAD, SEXO, AFRODES, HLENGUA, QDIALECT_INALI, PERTE_INDIGENA, ALFABET, SITUA_CONYUGAL,
HIJOS_NAC_VIVOS, CONACT, OCUPACION_C, SITUACION_TRAB, VACACIONES, SERVICIO_MEDICO, INCAP_SUELDO,
INGTRMEN, ACTIVIDADES_C, TIE_TRASLADO_TRAB, MED_TRASLADO_TRAB1, MED_TRASLADO_TRAB2, MED_TRASLADO_TRAB3,
ASISTEN, NIVACAD, ESCOLARI, ESCOACUM, TIE_TRASLADO_ESCU, MED_TRASLADO_ESC1, MED_TRASLADO_ESC2,
MED_TRASLADO_ESC3, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
rename("CVE_MUN" = "ENT_MUN",
"CVE_MUN_ASI" = "ENT_MUN_ASI_ESC",
"CVE_MUN_TRABAJO" = "ENT_MUN_TRAB",
"CVE_MUN_RES" = "ENT_MUN_RES_2010")Zonas Metropolitanas 2015
Se anexa la base de datos de las Zonas Metropolitanas 2015 a la base orginal.
ZM_2015 <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/ZM_2015.xlsx"), sheet = "ZM_2015") %>%
select(CVE_ENT, CVE_MUN, CVE_ZM, NOM_ZM) %>%
mutate(CVE_ENT = stringr::str_pad(.$CVE_ENT, width = 3, side = c("left"), pad = "0"),
CVE_MUN = stringr::str_pad(.$CVE_MUN, width = 6, side = c("left"), pad = "0"))Se asignan las claves de las zonas metropolitanas de acuerdo a las diferentes variables de interes:
Residencia hace 5 años
Laboral
Estudiantil
mydata <- mydata %>%
# Zonas Metropolitanas por residenicia
left_join(., ZM_2015 %>% select(-CVE_ENT), by = c("CVE_MUN")) %>%
# Zonas Metropolitanas en el lugar de residencia hace 5 años
left_join(., ZM_2015 %>% select(-CVE_ENT) %>%
rename("CVE_ZM_RES" = "CVE_ZM",
"ZM_RES" = "NOM_ZM"), by = c("CVE_MUN_RES" = "CVE_MUN")) %>%
# Zonas Metropolitanas en el lugar de trabajo
left_join(., ZM_2015 %>% select(-CVE_ENT) %>%
rename("CVE_ZM_TRABAJO" = "CVE_ZM",
"ZM_TRABAJO" = "NOM_ZM"), by = c("CVE_MUN_TRABAJO" = "CVE_MUN")) %>%
# Zonas Metropolitanas en el lugar de estudio
left_join(., ZM_2015 %>% select(-CVE_ENT) %>%
rename("CVE_ZM_ASI" = "CVE_ZM",
"ZM_ASI" = "NOM_ZM"), by = c("CVE_MUN_ASI" = "CVE_MUN"))
save(mydata, file = paste0(here::here(), "/Bases/06_Migracion por Zonas Metropolitanas_2015.RData")) ✔️A partir de aquí se pueden correr los códidos 👇.
Se carga el archivo
Migracion por Zonas Metropolitanas_2015.RData.
load(file = paste0(here::here(), "/Bases/06_Migracion por Zonas Metropolitanas_2015.RData"))
# Para fines prácticos se genera un ponderador de uno
mydata <- mydata %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, CVE_MUN, NOM_MUN, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
EDAD, CONACT, CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, ZM_TRABAJO, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
mutate(M = 1)
# Se vuelve a cargar la base de datos para fines practicos
ZM_2015 <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/ZM_2015.xlsx"), sheet = "ZM_2015") %>%
mutate(CVE_ENT = stringr::str_pad(.$CVE_ENT, width = 3, side = c("left"), pad = "0"),
CVE_MUN = stringr::str_pad(.$CVE_MUN, width = 6, side = c("left"), pad = "0"))Entidades y Municipios
Se genera un vector con el nombre de las entidades llamado
estados para facilitar los filtros en el documento.
Se genera un vector con las abreviaturas de las entidades llamado
ent para fines prácticos.
Se genera un vector con las claves de los municipios, pero es importante
hacer notar que tres municipios no entraron el muestreo del Cuestionario
Ampliado.
# Claves de los estados
estados <- sjlabelled::get_labels(mydata$CVE_ENT)
nom_estados <- c( "Aguascalientes", "Baja California" ,"Baja California Sur", "Campeche", "Coahuila de Zaragoza",
"Colima", "Chiapas", "Chihuahua", "Ciudad de México", "Durango", "Guanajuato", "Guerrero", "Hidalgo",
"Jalisco", "México", "Michoacán de Ocampo", "Morelos", "Nayarit", "Nuevo León", "Oaxaca", "Puebla",
"Querétaro", "Quintana Roo", "San Luis Potosí", "Sinaloa", "Sonora", "Tabasco", "Tamaulipas", "Tlaxcala",
"Veracruz de Ignacio de la Llave", "Yucatán", "Zacatecas")
est <- c("AGS", "BC", "BCS", "CAMP", "COAH", "COL", "CHIS", "CHIH", "CDMX", "DGO", "GTO", "GRO", "HGO",
"JAL", "MEX", "MICH", "MOR", "NAY", "NL", "OAX", "PUE", "QRO", "QROO", "SLP","SIN","SON", "TAB",
"TAMS", "TLX", "VER", "YUC", "ZAC")
# Claves de los municipios
MUN <- readRDS(paste0(here::here(), "/Bases/municipios_2015.RDS"))
nom_municipios <- sjlabelled::get_labels(MUN$NOM_MUN) %>% as.factor()
municipios <- sjlabelled::get_labels(MUN$CVE_MUN) %>% as.factor()
#saveRDS(MUN, file = paste0(here::here(), "/Bases/municipios_2015.RDS"))
# Claves de las zonas metropolitanas
zm <- sjlabelled::get_labels(mydata$CVE_ZM)[-2]
nom_zm <- sjlabelled::get_labels(mydata$NOM_ZM)[-2]Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 12 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, CVE_MUN, NOM_MUN, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
EDAD, CONACT, CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, ZM_TRABAJO, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_TRAB_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_TRABAJO), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_TRABAJO ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en el mismo municipio
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_TRABAJO ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Trabajan en otro municipio dentro de la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_TRABAJO ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio pero de otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio que no pertenece a la zona metropolitana pero viven en una ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Entran a trabajar a la zona metropolitana pero no pertecen a la ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Trabajan en otro municipio que no es ZM y no residen en una ZM
)) %>%
filter((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
filter(CVE_MUN_TRABAJO %in% municipios) %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
#MC %>%
#group_by(I_ZM) %>%
#summarise(Total = format(sum(FACTOR), big.mark = " ", scientific = FALSE))
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_municipal.RDS"))MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_municipal.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_MUN_TRABAJO + CVE_MUN, design = MC)Se genera la matriz cuadrada y se le asignan las etiquetas de municipios.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_MUN, CVE_MUN_TRABAJO, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_MUN) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_MUN = substr(.$CVE_MUN, 9, 16)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
mutate(`CVE_MUN` = substr(.$CVE_MUN, 17, 22)) %>%
pull(CVE_MUN)
# Se elimina la variable CVE_MUN
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Reciente")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de movilidad laboral a nivel municipal, 2015
| Matriz de movilidad laboral por zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| Nivel municipal | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_MUN | 001001 | 001002 | 001003 | 001004 | 001005 | 001006 | 001007 | 001008 | 001009 | 001010 | 001011 | 002001 | 002002 | 002003 | 002004 | 002005 | 003001 | 003002 | 003003 | 003008 | 003009 | 004001 | 004002 | 004003 | 004004 | 004005 | 004006 | 004007 | 004008 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
ZM_CF <- ZM_2015 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count >= 0) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2015 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
ZM <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(NOM_MUN)
})
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
#p <- data.frame(ZM = ZM_CF,
# filtro_municipio = tabla_municipios,
# filtro_estado = tabla_estados)
#write.table(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel municipal.txt"),
# col.names = TRUE)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel municipal.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel municipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_municipio)
#### Filtro de estados
filtro_out <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel municipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_estado)
################################################################################
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
filtro_out = filtro_out,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros estados
#tabla_estados <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# select(`Otros estados`) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(`Otros estados` = .$`Otros estados`/4) %>%
# pull(`Otros estados`)
#})
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros municipios
#tabla_municipios <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# p <- tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# select(-c(`Otros estados`)) %>%
# slice(-nrow(.))
# if(sum(p) == 0) {
# return(0)
# } else {
# p %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(Total = .$Total/50) %>%
# pull(Total)
# }
#
#})
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel municipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel municipal.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel municipal.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "Salen por trabajo",
Emigrantes = "Entran por trabajo")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "%Salen por trabajo",
Emigrantes = "%Entran por trabajo")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, totales_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel municipal_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel municipal.RDS"))
# Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab desagregado por ZM.pdf"
## Gráficos a nivel municipal
chord_diagram_graph(file = file,
width = 15,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0.2,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 6,
adj.text = c(-0.05, 0.5),
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = c(0, 0, 0, 0))Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Etiquetas a nivel municipal.pdf"
## Etiquetas a nivel municipal
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = paste(NOM_ZM_CF[,1], NOM_ZM_CF[,2]))## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios con flujos migratorios
ZM_CF <- ZM_2015 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count > 2) %>%
pull(CVE_ZM)
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn")
tabla1 <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
tabla %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0)
}
)p <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
tabla1[[x]] %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.2,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .2,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 1.5, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(1, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.35)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
}
)
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/GSankey de MTrab desagregado por ZM_Absolutos (Intramunicipal).pdf")
ggexport(list = p, width = 14, height = 10, dpi = 400, filename = path)load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 30)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 40000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value >= 25000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados") %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn") # Paleta de colores
paleta <- rev(c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B"))
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab de ZMVM (Municipal).pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph(file = file,
width = 7,
height = 7,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0.25,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.1, 0.5),
adj.ylim = 0.2,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(1.5, 4))load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 40000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value >= 25000) %>%
pull(rn)
################################################################################
################################################################################
tabla <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
tabla1 <- tabla %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
# Grupo 1
grupo1 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "09") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 2
grupo2 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "15") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 3
grupo3 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "13") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 4
grupo4 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) %nin% c("09", "15", "13")) %>%
pull(rn) %>%
unique()
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
tabla <- tabla1 %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1)))
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "ZMVM")
writeData(wb, 1, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab de ZMVM a nivel municipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)# Paleta de colores
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab de ZMVM_grupos (Municipal).pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph_zmvm(file = file,
width = 10,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = as.matrix(tabla1),
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0.1,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 7,
adj.text = c(-0.01, 0.5),
adj.ylim = 1,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(0, 4),
group1 = grupo1,
group1.text = "Ciudad de México",
group1.col = 1,
group2 = grupo2,
group2.text = "México",
group2.col = 15,
group3 = grupo3,
group3.text = "Hidalgo",
group3.col = 20,
group4 = grupo4,
group4.text = "Otro municipios",
group4.col = 30) Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Etiquetas ZMVM a nivel municipal.pdf"
## Etiquetas a nivel zona metropolitana (ZMVM)
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = "ZM del Valle de México")Zona Metropolitana del Valle de México
(ZMVM)
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
##########################################################################################
######################################## Filtro ##########################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
######################################## Filtro ##########################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = Inmigrantes + Emigrantes) %>%
filter(value < 30000) %>%
pull(rn)
#########################################################################################
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
mutate(rn = ifelse(.$rn %in% filtro, stringr::str_wrap(paste0(substr(as.character(.$rn), 1, 3), " Otros municipios(", estados[as.numeric(substr(as.character(.$rn), 1, 3))], ")"), 20), .$rn),
cn = ifelse(.$cn %in% filtro, stringr::str_wrap(paste0(substr(as.character(.$cn), 1, 3), " Otros municipios(", estados[as.numeric(substr(as.character(.$cn), 1, 3))], ")"), 20) , .$cn)) %>%
filter(value > 0)
p <- tabla %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.23,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .23,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 4, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(0.999, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/GSankey de MTrab de la ZMVM (Intramunicipal).pdf")
ggexport(p, width = 20, height = 12, dpi = 400, filename = path)Se realizan cálculos generales de migración:
Residentes
Inmigrantes
Emigrantes
% Inmigrantes
% Emigrante
Migración bruta
Migración Neta
% Tasa de migración bruta
% Tasa de migración neta
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población de 12 años y más ##############################
Pob.ocupada <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.ocupada = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.RData"))
Residentes <- Migrantes %>%
rownames_to_column() %>%
gather(CVE_MUN, Value, -rowname)%>%
filter(rowname == CVE_MUN) %>%
select(-rowname) %>%
droplevels() %>%
rename("Residentes" = "Value")
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
## Población que sale de su entidad de residencia y entra a otra demarcación por motivos de trabajo
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
## Población que entra a la entidad para trabajar
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
group_by(CVE_MUN_TRABAJO) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
rename("CVE_MUN" = "CVE_MUN_TRABAJO")
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.ocupada, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Municipal).xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Municipal).RData"))| Indicadores de movilidad laboral a nivel municipal | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| CVE_MUN | Pob.Total | Pob.ocupada | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 12 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, CVE_MUN, NOM_MUN, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
EDAD, CONACT, CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, ZM_TRABAJO, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_TRAB_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_TRABAJO), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_TRABAJO ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en el mismo municipio
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_TRABAJO ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Trabajan en otro municipio dentro de la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_TRABAJO ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio pero de otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio que no pertenece a la zona metropolitana pero viven en una ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Entran a trabajar a la zona metropolitana pero no pertecen a la ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Trabajan en otro municipio que no es ZM y no residen en una ZM
)) %>%
filter((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
filter(CVE_MUN_TRABAJO %in% municipios & .$I_ZM %in% "Pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_intramunicipal.RDS"))Se genera una matriz cruzada del lugar de residencia a nivel
municipal, utilizando la función svytable de la paquetería
survey.
MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_intramunicipal.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_MUN_TRABAJO + CVE_MUN, design = MC)Se genera la matriz cuadrada y se le asignan las etiquetas de municipios.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_MUN, CVE_MUN_TRABAJO, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_MUN) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_MUN = substr(.$CVE_MUN, 9, 16)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
mutate(`CVE_MUN` = substr(.$CVE_MUN, 17, 22)) %>%
pull(CVE_MUN)
# Se elimina la variable CVE_MUN
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal 2015.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal 2015.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Intramunicipal")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal 2015.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de movilidad laboral a nivel municipal, 2015
| Matriz de movilidad laboral por zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| Nivel intramunicipal | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_MUN | 001001 | 001002 | 001003 | 001004 | 001005 | 001006 | 001007 | 001008 | 001009 | 001010 | 001011 | 002001 | 002002 | 002003 | 002004 | 002005 | 003001 | 003002 | 003003 | 003008 | 003009 | 004001 | 004002 | 004003 | 004004 | 004005 | 004006 | 004007 | 004008 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
MR <- NULL
for(i in 1:length(zm)){
tabla <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% zm[i]) %>%
pull(CVE_MUN)
MR[[paste0(zm[i])]] <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
mutate_if(is.numeric, as.numeric) %>%
select(CVE_MUN, tabla) %>%
filter(CVE_MUN %in% tabla)
}
# Se guardan en un objeto de R
saveRDS(MR, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matrices de MTrab a nivel intramunicipal por ZM2015.RDS"))
# Se genera un Excel con todas las matrices por ZM
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(zm)){
addWorksheet(wb, paste0(zm[i]))
writeData(wb, i, MR[[paste0(zm[i])]] %>% as.data.frame())
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matrices de MTrab a nivel intramunicipal por ZM2015.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}Matriz de movilidad laboral en la Zona Metropolitana de Cuernavaca, 2015
| Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal | ||||||||
| Zona Metropolitana de Cuernavaca | ||||||||
| CVE_MUN | 017007 | 017008 | 017009 | 017011 | 017018 | 017020 | 017024 | 017028 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | ||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
#### Con filtro (CF)
ZM_CF <- ZM_2015 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count >= 3) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2015 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
ZM <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
})
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################# Filtro #######################################
### Sacar el promedio de los flujos migratiorios para determinar como se van a grupar los estados
#### Es importante correr la tabla1[[x]] sin filtros para determinar el número promedio de flujos de migración
### Filtro <<<< filter(value > 0 & rn != estado[x])
#p <- data.frame(ZM = ZM_CF,
# filtro_municipio = filtro_mig)
#write.table(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel intramunicipal.txt"), col.names = TRUE)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel intramunicipal.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel intramunicipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_municipio)
################################################################################
tabla1 <- intramunicipal_flows_metropolitan(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
category_group = estados,
group = "Otros municipios")
tabla1 <- purrr::map(tabla1, ~ .x %>%
dcast(rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(var = "rn"))
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros municipios
#tabla_municipios <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(Total = .$Total/50) %>%
# pull(Total)
#})
## Se guardan las matrices de Movilidad laboral para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
if(i %in% 10) {
tabla <- tabla1[[i]]
} else {
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
}
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab nivel intramunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel intramunicipal.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel intramunicipal.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "Salen por trabajo",
Emigrantes = "Entran por trabajo")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "%Salen por trabajo",
Emigrantes = "%Entran por trabajo")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, totales_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab nivel intramunicipal_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel intramunicipal.RDS"))
#Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab desagregado por ZM (Intramunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel intramunicipal
chord_diagram_graph(file = file,
width = 15,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 6,
adj.text = c(-0.05, 0.5),
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Etiquetas ZM a nivel intramunicipal.pdf"
## Etiquetas a nivel intramunicipal
labels_chord_diagram(file,
width = 7,
height = 9,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = paste(NOM_ZM_CF[,1], NOM_ZM_CF[,2]))## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios con flujos migratorios
ZM_CF <- ZM_2015 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count > 2) %>%
pull(CVE_ZM)
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn")
tabla1 <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
tabla %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0)
}
)p <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
tabla1[[x]] %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.2,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .2,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 1.5, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(1, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.35)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
}
)
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/GSankey de MTrab desagregado por ZM_Absolutos (Intramunicipal).pdf")
ggexport(list = p, width = 14, height = 10, dpi = 400, filename = path)load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value < 60000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = NULL,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "ZMVM") %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn") #Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab de ZMVM (Intramunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph(file = file,
width = 7,
height = 7,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0.1,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.1, 0.5),
adj.ylim = 0.2,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(1.5, 4))load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value < 60000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = NULL,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "ZMVM")
tabla1 <- tabla %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
# Grupo 1
grupo1 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "09") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 2
grupo2 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "15") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 3
grupo3 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "13") %>%
pull(rn) %>%
unique()
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
tabla <- tabla1 %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1)))
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "ZMVM")
writeData(wb, 1, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab de ZMVM a nivel intramunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)#Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab de ZMVM_grupos (Intramunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph_zmvm(file = file,
width = 10,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = as.matrix(tabla1),
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0.25,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 7,
adj.text = c(-0.01, 0.5),
adj.ylim = 1,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(0, 4),
group1 = grupo1,
group1.text = "Ciudad de México",
group1.col = 1,
group2 = grupo2,
group2.text = "México",
group2.col = 15,
group3 = grupo3,
group3.text = "Hidalgo",
group3.col = 30)Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Etiquetas ZMVM a nivel intramunicipal.pdf"
## Etiquetas a nivel zona metropolitana (ZMVM)
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = "ZM del Valle de México")Zona Metropolitana del Valle de México
(ZMVM)
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
##########################################################################################
######################################## Filtro ##########################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
######################################## Filtro ##########################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = Inmigrantes + Emigrantes) %>%
filter(value < 30000) %>%
pull(rn)
#########################################################################################
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
mutate(rn = ifelse(.$rn %in% filtro, stringr::str_wrap(paste0(substr(as.character(.$rn), 1, 3), " Otros municipios(", estados[as.numeric(substr(as.character(.$rn), 1, 3))], ")"), 20), .$rn),
cn = ifelse(.$cn %in% filtro, stringr::str_wrap(paste0(substr(as.character(.$cn), 1, 3), " Otros municipios(", estados[as.numeric(substr(as.character(.$cn), 1, 3))], ")"), 20) , .$cn)) %>%
filter(value > 0)
p <- tabla %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.23,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .23,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 4, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(0.999, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/GSankey de MTrab de la ZMVM (Intramunicipal).pdf")
ggexport(p, width = 20, height = 12, dpi = 400, filename = path)Se realizan cálculos generales de migración:
Residentes
Inmigrantes
Emigrantes
% Inmigrantes
% Emigrante
Migración bruta
Migración Neta
% Tasa de migración bruta
% Tasa de migración neta
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
##################### Población de 12 años y más ###############################
Pob.ocupada <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.ocupada = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intramunicipal 2015.RData"))
Residentes <- Migrantes %>%
rownames_to_column() %>%
gather(CVE_MUN, Value, -rowname)%>%
filter(rowname == CVE_MUN) %>%
select(-rowname) %>%
droplevels() %>%
rename("Residentes" = "Value")
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
## Población que sale de su entidad de residencia y entra a otra demarcación por motivos de trabajo
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
## Población que entra a la entidad para trabajar
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
group_by(CVE_MUN_TRABAJO) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
rename("CVE_MUN" = "CVE_MUN_TRABAJO")
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.ocupada, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intramunicipal).xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intramunicipal).RData"))| Indicadores de movilidad laboral a nivel intramunicipal | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| CVE_MUN | Pob.Total | Pob.ocupada | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 12 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, CVE_MUN, NOM_MUN, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
EDAD, CONACT, CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, ZM_TRABAJO, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_TRAB_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_TRABAJO), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_TRABAJO ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en el mismo municipio
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_TRABAJO ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Trabajan en otro municipio dentro de la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_TRABAJO ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio pero de otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio que no pertenece a la zona metropolitana pero viven en una ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Entran a trabajar a la zona metropolitana pero no pertecen a la ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Trabajan en otro municipio que no es ZM y no residen en una ZM
)) %>%
filter((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
filter(CVE_MUN_TRABAJO %in% municipios & .$I_ZM %in% "No pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_intermunicipal.RDS"))Se genera una matriz cruzada del lugar de residencia a nivel
municipal, utilizando la función svytable de la paquetería
survey.
MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_intermunicipal.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_MUN_TRABAJO + CVE_MUN, design = MC)Se genera la matriz cuadrada y se le asignan las etiquetas de municipios.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_MUN, CVE_MUN_TRABAJO, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_MUN) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_MUN = substr(.$CVE_MUN, 9, 16)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
mutate(`CVE_MUN` = substr(.$CVE_MUN, 17, 22)) %>%
pull(CVE_MUN)
# Se elimina la variable CVE_MUN
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Intermunicipal")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de movilidad laboral a nivel municipal, 2015
| Matriz de movilidad laboral por zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| Nivel intermunicipal | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_MUN | 001001 | 001002 | 001003 | 001004 | 001005 | 001006 | 001007 | 001008 | 001009 | 001010 | 001011 | 002001 | 002002 | 002003 | 002004 | 002005 | 003001 | 003002 | 003003 | 003008 | 003009 | 004001 | 004002 | 004003 | 004004 | 004005 | 004006 | 004007 | 004008 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
ZM_CF <- ZM_2015 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count >= 0) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2015 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
ZM <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
})
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
#p <- data.frame(ZM = ZM_CF,
# filtro_municipio = tabla_municipios,
# filtro_estado = tabla_estados)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel intermunicipal.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel intermunicipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_municipio)
#### Filtro de estados
filtro_out <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel intermunicipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_estado)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
filtro_out = filtro_out,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros estados
#tabla_estados <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# select(`Otros estados`) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(`Otros estados` = .$`Otros estados`/10) %>%
# pull(`Otros estados`)
#})
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros municipios
#tabla_municipios <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# p <- tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# select(-c(`Otros estados`)) %>%
# slice(-nrow(.))
# if(sum(p) == 0) {
# return(0)
# } else {
# p %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(Total = .$Total/100) %>%
# pull(Total)
# }
#})
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel intermunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel intermunicipal.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel intermunicipal.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "Salen por trabajo",
Emigrantes = "Entran por trabajo")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "%Salen por trabajo",
Emigrantes = "%Entran por trabajo")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, totales[[i]], colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes[[i]], colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel intermunicipal_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Tabla MTrab a nivel intermunicipal.RDS"))
#Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab desagregado por ZM (Intermunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel intermunicipal
chord_diagram_graph(file = file,
width = 15,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 6,
adj.text = c(-0.05, 0.5), #Ajuste de las etiquetas (x, y)
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Etiquetas ZM a nivel intermunicipal.pdf"
## Etiquetas a nivel intermunicipal
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = paste(NOM_ZM_CF[,1], NOM_ZM_CF[,2]))## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios con flujos migratorios
ZM_CF <- ZM_2015 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count > 2) %>%
pull(CVE_ZM)
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character)
tabla1 <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
tabla %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
mutate(rn = case_when(.$rn %in% ZM ~ .$rn,
.$rn %nin% ZM ~ paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$rn, 1, 3))])),
cn = case_when(.$cn %in% ZM ~ .$cn,
.$cn %nin% ZM ~ paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$cn, 1, 3))]))) %>%
filter(value > 0)
}
) p <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
tabla1[[x]] %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.2,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .2,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 1.5, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(1, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.35)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
}
)
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/GSankey de MTrab desagregado por ZM_Absolutos (Intermunicipal).pdf")
ggexport(list = p, width = 14, height = 10, dpi = 400, filename = path)load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 2000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value > 4000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados") %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn") # Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- rev(c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B"))
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab de ZMVM (Intermunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel intermunicipal ZMVM
chord_diagram_graph(file = file,
width = 7,
height = 7,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0.1,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.1, 0.5),
adj.ylim = 0.2,
gap.degree = 3,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(1.5, 4))load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 2000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value > 4000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
tabla1 <- tabla %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
# Grupo 1
grupo1 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "09") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 2
grupo2 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "15") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 3
grupo3 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "13") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 4
grupo4 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) %nin% c("09", "15", "13")) %>%
pull(rn) %>%
unique()
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
tabla <- tabla1 %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1)))
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "ZMVM")
writeData(wb, 1, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab de ZMVM a nivel intermunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)# Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- rev(c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B"))
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab de ZMVM_grupos (Intermunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel intermunicipal ZMVM
chord_diagram_graph_zmvm(file = file,
width = 10,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = as.matrix(tabla1),
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0.1,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 7,
adj.text = c(-0.01, 0.5),
adj.ylim = 1,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(0, 4),
group1 = grupo1,
group1.text = "Ciudad de México",
group1.col = 1,
group2 = grupo2,
group2.text = "México",
group2.col = 15,
group3 = grupo3,
group3.text = "Hidalgo",
group3.col = 20,
group4 = grupo4,
group4.text = "Otro municipios",
group4.col = 30)Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Etiquetas ZMVM a nivel intermunicipal.pdf"
## Etiquetas a nivel intermunicipal ZMVM
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 9,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = "ZM del Valle de México")Zona Metropolitana del Valle de México
(ZMVM)
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
##########################################################################################
######################################## Filtro ##########################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
######################################## Filtro ##########################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = Inmigrantes + Emigrantes) %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
filter(value > 30000) %>%
pull(rn)
#########################################################################################
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
mutate(rn = case_when(.$rn %in% ZM & .$rn %in% filtro ~ .$rn,
.$rn %in% ZM & .$rn %nin% filtro ~ str_wrap(paste(estados[as.numeric(substr(.$rn, 1, 3))], "ZMVM"), 20),
.$rn %nin% ZM & .$rn %nin% filtro ~ str_wrap(paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$rn, 1, 3))]), 20)),
cn = case_when(.$cn %in% ZM & .$cn %in% filtro ~ .$cn,
.$cn %in% ZM & .$cn %nin% filtro ~ str_wrap(paste(estados[as.numeric(substr(.$cn, 1, 3))], "ZMVM"), 20),
.$cn %nin% ZM & .$cn %nin% filtro ~ str_wrap(paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$cn, 1, 3))]), 20))) %>%
filter(value > 0)
p <- tabla %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.23,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .23,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 4, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(0.999, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/GSankey de MTrab de la ZMVM (Intermunicipal).pdf")
ggexport(p, width = 20, height = 12, dpi = 400, filename = path)Se realizan cálculos generales de migración:
Residentes
Inmigrantes
Emigrantes
% Inmigrantes
% Emigrante
Migración bruta
Migración Neta
% Tasa de migración bruta
% Tasa de migración neta
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
##################### Población de 12 años y más ###############################
Pob.ocupada <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.ocupada = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RData"))
Residentes <- Migrantes %>%
rownames_to_column() %>%
gather(CVE_MUN, Value, -rowname)%>%
filter(rowname == CVE_MUN) %>%
select(-rowname) %>%
droplevels() %>%
rename("Residentes" = "Value")
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
## Población que sale de su entidad de residencia y entra a otra demarcación por motivos de trabajo
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
## Población que entra a la entidad para trabajar
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
group_by(CVE_MUN_TRABAJO) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
rename("CVE_MUN" = "CVE_MUN_TRABAJO")
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.ocupada, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intermunicipal).xlsx"),
overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intermunicipal).RData"))| Indicadores de movilidad laboral a nivel intermunicipal | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| CVE_MUN | Pob.Total | Pob.ocupada | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 12 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, CVE_MUN, NOM_MUN, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
EDAD, CONACT, CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, ZM_TRABAJO, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_TRAB_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_TRABAJO), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_TRABAJO ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en el mismo municipio
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_TRABAJO ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Trabajan en otro municipio dentro de la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_TRABAJO ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio pero de otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio que no pertenece a la zona metropolitana pero viven en una ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Entran a trabajar a la zona metropolitana pero no pertecen a la ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Trabajan en otro municipio que no es ZM y no residen en una ZM
)) %>%
filter((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
filter(CVE_MUN_TRABAJO %in% municipios) %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_metropolitana.RDS"))Se genera una matriz cruzada del lugar de residencia a nivel
municipal, utilizando la función svytable de la paquetería
survey.
MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_metropolitana.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_ZM_TRABAJO + CVE_ZM, design = MC)Se genera la matriz cuadrada y se le asignan las etiquetas de municipios.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_ZM) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_ZM = substr(.$CVE_ZM, 8, 12)) %>%
pull(CVE_ZM)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
mutate(`CVE_ZM` = substr(.$CVE_ZM, 16, 20)) %>%
pull(CVE_ZM)
# Se elimina la variable CVE_ZM
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_ZM)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de Movilidad laboral a nivel metropolitano 2015.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de Movilidad laboral a nivel metropolitano 2015.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Metropolitano")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_ZM"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de Movilidad laboral a nivel metropolitano 2015.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de Movilidad laboral a nivel municipal, 2015
| Matriz de Movilidad laboral por zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| Zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_ZM | 01.01 | 02.01 | 02.02 | 02.03 | 03.01 | 04.01 | 05.01 | 05.02 | 05.03 | 05.04 | 06.01 | 06.02 | 07.01 | 07.02 | 08.01 | 08.02 | 08.03 | 08.04 | 09.01 | 10.01 | 11.01 | 11.02 | 11.03 | 11.04 | 11.05 | 12.01 | 12.02 | 13.01 | 13.02 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de Movilidad laboral a nivel metropolitano 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2015 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2015 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
################################################################################
tabla1 <- lapply(1, function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
}
)# Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MTrab desagregado por ZM (metropolitano).pdf"
## Gráficos a nivel metropolitano
chord_diagram_graph(file = file,
width = 15,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.05, 0.5), #Ajuste de las etiquetas (x, y)
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de Movilidad laboral a nivel metropolitano 2015.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2015 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2015 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
ZM <- ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2015 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
#p <- data.frame(ZM = ZM,
# filtro_zm = filtro_mig)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel metropolitano.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Filtro a nivel metropolitano.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_zm)
################################################################################
tabla1 <- metropolitan_flows(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
group = "Otras zonas metropolitanas")
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
addWorksheet(wb, zm[i])
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel metropolitano_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel metropolitano.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel metropolitano.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_ENT",
Inmigrantes = "Salen por trabajo",
Emigrantes = "Entran por trabajo")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_ENT",
Inmigrantes = "%Salen por trabajo",
Emigrantes = "%Entran por trabajo")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, totales_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel metropolitano_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz MTrab a nivel metropolitano.RDS"))
# Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::ocean.matter(100))(50)
paleta <- c("#170A3A", "#7D1D6B", "#871D62","#952664", "#AE2A5E", "#CA3F56", "#DB5854", "#E45B2F", "#E86328", "#ED8861", "#F4A472", "#F4CA72", "#E8B94B")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/ChordDiagram de MEst desagregado por ZM (metropolitano)_individual.pdf"
## Gráficos a nivel metropolitano
chord_diagram_graph(file = file,
width = 8,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#170A3A",
transparency = 0,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.15, 0.5),
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Etiquetas ZM a nivel metropolitano.pdf"
## Etiquetas a nivel zona metropolitana
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = paste(NOM_ZM_CF[,1], NOM_ZM_CF[,2]))Se realizan cálculos generales de migración:
Residentes
Inmigrantes
Emigrantes
% Inmigrantes
% Emigrante
Migración bruta
Migración Neta
% Tasa de migración bruta
% Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora.
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población ocupada #######################################
Pob.ocupada <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.ocupada = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel municipal 2015.RData"))
ZM <- lapply(1:length(zm), function(x){
ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% zm[x]) %>%
pull(CVE_MUN)
})
Residentes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN == CVE_MUN_TRABAJO) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Residentes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Residentes <- do.call(rbind.data.frame, Residentes)
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
## Población que sale de su entidad de residencia y entra a otra demarcación por motivos de trabajo
Inmigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Inmigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Inmigrantes)
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
## Población que entra a la entidad para trabajar
Emigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Emigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Emigrantes)
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.ocupada, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Metropolitano) 2015.xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Metropolitano) 2015.RData"))| Indicadores de movilidad laboral (Nivel metropolitano) | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| CVE_ZM | Pob.Total | Pob.ocupada | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 12 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, CVE_MUN, NOM_MUN, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
EDAD, CONACT, CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, ZM_TRABAJO, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_TRAB_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_TRABAJO), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_TRABAJO ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en el mismo municipio
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_TRABAJO ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Trabajan en otro municipio dentro de la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_TRABAJO ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio pero de otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio que no pertenece a la zona metropolitana pero viven en una ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Entran a trabajar a la zona metropolitana pero no pertecen a la ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Trabajan en otro municipio que no es ZM y no residen en una ZM
)) %>%
filter((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
filter(CVE_MUN_TRABAJO %in% municipios & .$I_ZM %in% "Pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_intrametropolitana.RDS"))Se realizan cálculos generales de migración:
Residentes
Inmigrantes
Emigrantes
% Inmigrantes
% Emigrante
Migración bruta
Migración Neta
% Tasa de migración bruta
% Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora.
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población ocupada #######################################
Pob.ocupada <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.ocupada = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
MR <- readRDS(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matrices de Mtrab a nivel intramunicipal por ZM2015.RDS"))
Residentes <- lapply(1:length(zm), function(x){
MR[[x]] %>%
as.data.frame() %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN == CVE_MUN_TRABAJO) %>%
summarize(Residentes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Residentes <- do.call(rbind.data.frame, Residentes)
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
## Población que sale de su entidad de residencia y entra a otra demarcación por motivos de trabajo
Inmigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
MR[[x]] %>%
as.data.frame() %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
summarize(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Inmigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Inmigrantes)
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
## Población que entra a la entidad para trabajar
Emigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
MR[[x]] %>%
tibble::column_to_rownames(var = "CVE_MUN") %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
summarize(Emigrantes= sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Emigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Emigrantes)
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.ocupada, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intrametropolitano) 2015.xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intrametropolitano) 2015.RData"))| Indicadores de movilidad laboral (Nivel intrametropolitano) | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| CVE_ZM | Pob.Total | Pob.ocupada | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 12 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, NOM_ENT, MUN, CVE_MUN, NOM_MUN, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
EDAD, CONACT, CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ZM_TRABAJO, ZM_TRABAJO, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_TRAB_ZM_2015 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_TRABAJO), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_TRABAJO ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en el mismo municipio
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_TRABAJO ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Trabajan en otro municipio dentro de la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_TRABAJO ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio pero de otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '1' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Trabajan en otro municipio que no pertenece a la zona metropolitana pero viven en una ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Entran a trabajar a la zona metropolitana pero no pertecen a la ZM
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_TRABAJO & .$I_ZM_2015 %in% '0' & .$I_TRAB_ZM_2015 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Trabajan en otro municipio que no es ZM y no residen en una ZM
)) %>%
filter((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
filter(CVE_MUN_TRABAJO %in% municipios & .$I_ZM %in% "No pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/MC_intermetropolitana.RDS"))Se realizan cálculos generales de migración:
Residentes
Inmigrantes
Emigrantes
% Inmigrantes
% Emigrante
Migración bruta
Migración Neta
% Tasa de migración bruta
% Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora.
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población ocupada #######################################
Pob.ocupada <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset((EDAD >= 12 & EDAD <= 130) & (CONACT >= 10 & CONACT <= 20)) %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.ocupada = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Matriz de movilidad laboral a nivel intermunicipal 2015.RData"))
ZM <- lapply(1:length(zm), function(x){
ZM_2015 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% zm[x]) %>%
pull(CVE_MUN)
})
Residentes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN == CVE_MUN_TRABAJO) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Residentes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Residentes <- do.call(rbind.data.frame, Residentes)
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
## Población que sale de su entidad de residencia y entra a otra demarcación por motivos de trabajo
Inmigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Inmigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Inmigrantes)
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
## Población que entra a la entidad para trabajar
Emigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_TRABAJO") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_TRABAJO) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Emigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Emigrantes)
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.ocupada, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.ocupada) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intermetropolitano) 2015.xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2015/03_Movilidad laboral/Indicadores de MTrab por ZM 2015 (Intermetropolitano) 2015.RData"))| Indicadores de movilidad laboral (Nivel intermetropolitano) | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| CVE_ZM | Pob.Total | Pob.ocupada | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Librerias que se usaron en el documento
| package | loadedversion | source |
|---|---|---|
| Cairo | 1.6-1 | CRAN (R 4.3.1) |
| chorddiag | 0.1.3 | Github (mattflor/chorddiag@1688d72cd93071abb373e054190363bdfb3af2af) |
| circlize | 0.4.15 | CRAN (R 4.3.1) |
| doMC | 1.3.5 | R-Forge (R 4.3.1) |
| dplyr | 1.1.3 | CRAN (R 4.3.2) |
| expss | 0.11.6 | CRAN (R 4.3.1) |
| foreach | 1.5.2 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggalluvial | 0.12.5 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggplot2 | 3.4.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggpubr | 0.6.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggrepel | 0.9.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggsankey | 0.0.99999 | Github (davidsjoberg/ggsankey@3e171a83a5364bb24df7cb2cd9203dd79b1dae29) |
| gt | 0.10.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| haven | 2.5.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| Hmisc | 5.1-0 | CRAN (R 4.3.1) |
| iterators | 1.0.14 | CRAN (R 4.3.1) |
| janitor | 2.2.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| kableExtra | 1.3.4 | CRAN (R 4.3.1) |
| knitr | 1.45 | CRAN (R 4.3.2) |
| maditr | 0.8.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| Matrix | 1.6-1.1 | CRAN (R 4.3.1) |
| network | 1.18.1 | CRAN (R 4.3.1) |
| openxlsx | 4.2.5.2 | CRAN (R 4.3.1) |
| reshape2 | 1.4.4 | CRAN (R 4.3.1) |
| sjlabelled | 1.2.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| sna | 2.7-1 | CRAN (R 4.3.1) |
| srvyr | 1.2.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| statnet.common | 4.9.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| stringr | 1.5.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| survey | 4.2 | Github (bschneidr/fastsurvey@5e4df7bd6c4bac44fa9c6681db40c496dd701f45) |
| survival | 3.5-5 | CRAN (R 4.3.1) |
| tibble | 3.2.1 | CRAN (R 4.3.1) |
| tidyr | 1.3.0 | CRAN (R 4.3.1) |
This
work by Diana Villasana
Ocampo is licensed under a
Creative
Commons Attribution 4.0 International License.